Scieries

Information détaillée pour janvier 2022

Statut :

Active

Fréquence :

Mensuelle

Numéro d'enregistrement :

2134

L'enquête mensuelle, Scieries, permet de mesurer les quantités de bois d'oeuvre que produisent et expédient les fabricants canadiens.

Date de la parution - 1 avril 2022

Aperçu

Cette enquête permet de mesurer mensuellement les quantités de bois d'oeuvre que produisent et expédient les fabricants canadiens.

Les quantités de bois d'oeuvre qui sont produites et expédiées sont utilisées comme indicateur de la situation économique de l'industrie du bois et des tendances du marché de la construction, comme données d'entrée pour le calcul du produit intérieur brut canadien et comme données d'entrée pour les études microéconomiques et macroéconomiques visant à déterminer les parts de marché et les tendances de l'industrie. Les données sont utilisées également par le monde des affaires, les associations commerciales (y compris le Council of Forest Industries et l'Association des manufacturiers de bois de sciage du Québec), les ministères fédéraux et provinciaux et les organismes internationaux.

Période de référence : Mois

Période de collecte : Au cours du mois qui suit le mois de référence.

Sujets

  • Bois, papier et impression
  • Fabrication

Sources de données et méthodologie

Population cible

La population cible de cette enquête comprend toutes les scieries au Canada qui correspondent au code 321111 du Système de classification des industries de l'Amérique du Nord et qui produisent du bois d'oeuvre ou des copeaux de bois en tant que produit ou sous-produit.

Élaboration de l'instrument

Le questionnaire utilisé pour cette enquête a très peu changé au cours des années. En réaction aux commentaires, à la fois des répondants et des utilisateurs des données, certains changements au format et à la terminologie ont été apportés afin de maintenir la pertinence de son contenu.

Échantillonnage

Il s'agit d'une enquête transversale par échantillon.

Un échantillon d'établissements est sélectionné à partir des unités de la population observée, en fonction d'un plan d'échantillonnage avec seuil d'exclusion.

Tous les établissements au-dessus des seuils d'exclusion sont maintenant sélectionnés dans l'échantillon alors qu'un échantillonnage des établissements au-dessus des seuils d'exclusion était auparavant effectué.

Sources des données

Collecte des données pour cette période de référence : 2022-02-01 à 2023-01-31

Il s'agit d'une enquête à participation obligatoire.

Les données sont obtenues directement auprès des répondants et sont tirées de fichiers administratifs.

Les données sont recueillies chaque mois auprès des répondants par l'intermédiaire d'un système de questionnaire électronique et par moyen d'envoi / retour par la poste sur demande. Les données saisies et les révisions préliminaires sont effectuées simultanément, afin de s'assurer de la validité des données. Les entreprises qui n'ont pas répondu au questionnaire ou dont les données contiennent des erreurs font l'objet d'un suivi téléphonique, par courriel ou par télécopieur.

Dans des circonstances normales, les données sont recueillies, saisies, vérifiées, mises en tableau et publiées dans les six à huit semaines suivant le mois de référence.

Pour estimer les contributions des unités se situant sous les seuils d'échantillonnage, le système produit des ratios en utilisant les dossiers de la taxe sur les produits et services (TPS) au moyen d'un modèle statistique. Le modèle rend compte de la différence entre les unités se situant au-dessus des seuils et les unités se situant sous les seuils, en plus du délai entre la période de référence de l'enquête et la période de référence du dossier de TPS.

Voir le(s) Questionnaire(s) et guide(s) de déclaration .

Détection des erreurs

Pour repérer les erreurs et les incohérences internes, les données saisies font l'objet de vérifications automatisées servant à vérifier si les totaux correspondent à la somme des éléments et si les données du mois courant concordent avec celles du mois précédent. Les données jugées inexactes à l'issue des vérifications font l'objet d'une inspection manuelle, qui peut mener à des corrections.

En outre, des spécialistes en la matière analysent les données à un niveau plus agrégé en vue de détecter et vérifier toute fluctuation importante d'un mois à l'autre ou d'une année à l'autre dans l'industrie.

Imputation

Les données manquantes pour le mois courant sont imputées automatiquement. Plusieurs techniques statistiques utilisent des données recueillies au cours du cycle actuel, ainsi que des sources de renseignements auxiliaires. Ces sources auxiliaires incluent des données d'enquête d'un cycle précédent (données historiques), les questionnaires donneurs et des données administratives. Les stocks du début sont établis comme étant égaux à la valeur des stocks à la fin du mois précédent. Les stocks à la fin sont calculés en ajoutant la production aux stocks du début et en soustrayant les livraisons et les valeurs des pertes. L'analyste spécialisé a la possibilité de changer manuellement ces imputations et de fournir de meilleures estimations en se fondant sur sa connaissance de l'industrie ou de l'entreprise.

Estimation

Dans le cadre du processus d'estimation, les données de l'enquête sont agrégées et combinées avec les données administratives pour produire les estimations finales de l'industrie.

Évaluation de la qualité

Les résultats de l'enquête sont analysés de manière à assurer la comparabilité avec les séries de données historiques et la concordance avec la situation économique de l'industrie. Les informations disponibles auprès d'autres sources, telles que l'Enquête mensuelle sur les industries manufacturières (numéro d'enregistrement 2101), l'enquête Permis de bâtir (numéro d'enregistrement 2802), les médias, d'autres organismes gouvernementaux et des associations d'industries, sont aussi utilisées dans le processus de validation.

Contrôle de la divulgation

La loi interdit à Statistique Canada de divulguer toute information recueillie qui pourrait dévoiler l'identité d'une personne, d'une entreprise ou d'un organisme sans leur permission ou sans en être autorisé par la Loi sur la statistique. Diverses règles de confidentialité s'appliquent aux données diffusées ou publiées afin d'empêcher la publication ou la divulgation de toute information jugée confidentielle. Au besoin, des données sont supprimées pour empêcher la divulgation directe ou par recoupement de données reconnaissables.

La divulgation directe peut se produire lorsque la valeur dans une cellule de totalisation se compose de peu de réponses ou lorsque la cellule est dominée par quelques entreprises. La divulgation par recoupement peut se produire lorsque des renseignements confidentiels peuvent être dérivés indirectement en compilant des renseignements provenant de différentes sources ou séries de données.

Révisions et désaisonnalisation

Les estimations provisoires mensuelles sont fournies pour le mois de référence et les estimations révisées fondées sur les réponses tardives sont fournies pour le mois précédent.

Une fois par année (normalement en juillet), les séries de l'enquête mensuelle Scieries, sont révisées. Ces révisions intègrent toute donnée ayant pu être reçue après la fin du cycle de collecte de l'année de référence précédente.

Les estimations révisées sont diffusées dans le répertoire de CANSIM.

Exactitude des données

La méthodologie de l'enquête mensuelle Scieries est conçue pour contrôler les erreurs et réduire leurs effets potentiels sur les estimations. L'erreur totale est composée d'erreurs d'échantillonnage et d'erreurs non dues à l'échantillonnage. L'erreur d'échantillonnage se produit lorsque les observations sont faites uniquement sur un échantillon et non sur l'ensemble de la population. Les erreurs non liées à l'échantillonnage résultent de diverses autres causes. Par exemple, lorsqu'une scierie fournit des informations inexactes ou ne répond pas à certaines questions, lorsqu'une scierie est omise ou comptée plus d'une fois et lorsque des erreurs de codage ou de saisie se produisent dans le traitement des données.

Avant la publication, les estimations de l'enquête sont comparées pour des raisons de cohérence. Un examen détaillé est effectué, qui porte sur les réponses individuelles (en particulier pour les grandes scieries), la conjoncture économique générale et les tendances historiques.

Une mesure commune de l'erreur d'échantillonnage dans une estimation d'enquête est le coefficient de variation (c.v.). Le c.v. d'une estimation est défini comme son erreur-type divisée par l'estimation elle-même, et exprimée en pourcentage. Étant donné que le c.v. est calculé à partir de données d'enquête, le c.v. n'est lui-même qu'une estimation, sous réserve d'erreurs d'échantillonnage et d'erreurs non dues à l'échantillonnage.

La formule utilisée pour calculer les c.v. en pourcentages est:

c.v. (X) = S (X) * 100 % / X

où X désigne l'estimation et S (X) désigne l'erreur-type de X.

Le c.v. peut être utilisé pour calculer un intervalle dans lequel la quantité estimée devrait se situer. Cetintervalle s'appelle un intervalle de confiance. Si l'erreur non due à l'échantillonnage est négligeable, il y a 68 % de chances que la vraie quantité se situe dans 1 c.v. (en pourcentage) de l'estimation et une probabilité de 95 % que la vraie quantité se situe à 2 c.v. (en pourcentage) de l'estimation.

Par exemple, si une estimation de 12 000 000 a un c.v. de 2 %, l'erreur-type est de 240 000 (car il s'agit de l'estimation multipliée par le c.v.). Il y a 68 % de chances que la vraie quantité se situe entre (12 000 000 - 240 000 ) = 11 760 000 et (12 000 000 + 240 000 ) = 12 240 000. En outre, il existe 95 % de probabilité que la vraie quantité se situe entre (12 000 000 - 480 000 ) = 11 520 000 et (12 000 000 + 480 000 ) = 12 480 000.

L'industrie comprend de plus petites scieries qui ne sont pas incluses dans l'enquête. Une estimation de la production de ces petites scieries est calculée en utilisant leurs données fiscales de TPS, et cette estimation est incluse dans les estimations globales de l'industrie. La contribution de ces petites scieries est relativement très faible et on suppose qu'elles ont un effet négligeable sur le c.v. de l'estimation globale de l'enquête pour chaque quantité.

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